报告名称：自然文本的高阶空间拓扑约束验证

讲座日期：2026 年 4 月 25 日

讲座地点：知行楼 B703

主讲人：叶育鑫

组织单位：吉林大学计算机科学与技术学院

主持人：匡哲君

观点综述：本报告聚焦于在自然文本数据中的空间拓扑约束验证这一关键挑战，旨在确保空间逻辑的准确性与一致性。鉴于文本中空间拓扑描述天然存在的模糊性与歧义性，我们采用大语言模型进行知识抽取，并构建全面的空间知识图谱。我们利用区域连接演算（RCC-8，Region Connection Calculus 8）空间模型，借助基本空间关系所具有的互斥穷尽（即所有可能关系覆盖全面且两两互不重叠）特性来定义高阶拓扑约束。在知识抽取阶段应用这些约束条件，可提高抽取的准确性；在验证阶段应用，则可确保知识图谱内部的一致性。该方法不仅提高了文本中空间拓扑约束验证的准确性与效率，还为确保从非结构化来源中提取的空间数据的一致性与可靠性提供了稳健的框架。

主讲人学术简历：吉林大学计算机科学与技术学院,教授，博导；符号计算与知识工程教育部重点实验室（吉林大学）、教育部仿真技术国防重点实验室（吉林大学）研究员。研究领域包括符号与神经计算、智能决策、知识图谱、本体工程等。现任中国计算机学会理论计算机科学专委执委、数字农业分会执委；中国人工智能学会人工智能逻辑专委副秘书长；中国地质学会数据驱动与地学发展专委执委；吉林省智慧农业学会副理事长。